基于渐进递归残差网络的单幅交通图像去雨算法研究.pptx
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汇报人:CONTENTSPARTONE交通图像去雨算法的必要性现有去雨算法的局限性渐进递归残差网络的优势PARTTWO残差网络基本原理渐进递归残差网络的设计渐进递归残差网络的训练过程PARTTHREE输入图像预处理基于渐进递归残差网络的去雨模型构建去雨模型训练与优化模型评估与对比实验PARTFOUR实验数据集介绍实验结果展示结果分析与其他算法的对比分析PARTFIVE在交通监控领域的应用前景在其他领域的应用可能性未来研究方向与挑战汇报人:
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本发明公开了一种基于注意力机制的残差单幅图像去雨方法,主要解决现有单幅图像去雨技术存在局限性、处理效果不理想的问题。其方案包括:1)对输入图像进行预处理,得到预处理后图像;2)构建包括残差网络模块和编解码器网络模块的注意力残差神经网络模型;3)将预处理后图像输入注意力残差神经网络模型进行训练,利用损失函数对注意力残差神经网络模型进行约束,然后反向传播进行参数更新,得到训练好的去雨神经网络模型;4)将待处理的有雨图像输入去雨神经网络模型中进行图像处理,得到无雨清晰图像。本发明能够有效去除单幅含雨图像中的雨纹
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汇报人:/目录0102LSTM网络的结构LSTM网络的工作原理LSTM网络的记忆单元LSTM网络的训练方法03递归网络的结构递归网络的工作原理递归网络的训练方法递归网络的优缺点04输入图像的处理LSTM网络的构建训练和优化过程输出图像的生成05评估指标和方法实验结果和分析算法的优缺点和改进方向06应用场景和案例分析算法的前景和展望未来研究方向和挑战汇报人:
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本发明公开了一种基于复合残差网络和深层监督的单幅图像去雨方法,包括以下步骤:构建训练集,收集自然场景下带有多个方向的雨的图像以及对应的干净的图像;预处理,从训练集中随机选取图像对作为网络的输入;提取特征,将带有雨的图像块输入到包含多个残差模块的复合残差网络中进行处理,得到多层次特征;图像重构,将每个残差模块的输出特征进行拼接后,输入到一个卷积层后得到三通道图像,取这个三通道图像为最终的复原图像;使用干净图像对每个残差模块的输出进行监督,即深层监督,以优化网络参数。本发明在有效地去除包含多个方向雨条的同时,